Всем привет! В 2022 году мы с ИТМО и Napoleon IT создали крупнейшую проектно-ориентированную онлайн-магистратуру по искусственному интеллекту и одноименное сообщество AI-специалистов — AI Talent Hub (образовательная программа «Искусственный интеллект» ИТМО). В июне выпустили первый набор — 77 ML/AI-инженеров с фундаментальными техническими знаниями и практическим опытом в реальных проектах. Ещё 200 магистрантов второго потока успешно завершили первый год обучения, реализовав более 150 проектов. В этом году мы набираем 300 абитуриентов, которые совсем скоро станут востребованными AI-специалистами.
Как организовано обучение в магистратуре и как новый формат ИТ-образования систематизирует знания, даёт возможность пробовать себя в разных конфигурациях технологий, инструментов и доменных областей – рассказываем в этой статье!
Войти в ИИ: чем отличается AI Talent Hub от других магистратур
Многие кандидаты с нулевым опытом в IT думают, что уже через пару месяцев научатся обучать модели, напишут свою нейронную сеть и найдут высокооплачиваемую работу в крупной компании с громким именем. Такие истории успеха действительно есть. Однако это исключение из правил, а не закономерность. Мы видим, что сильные AI‑специалисты обладают техническим бэкграундом: они уже работают в IT 1–2 года или недавно закончили обучение в топовых вузах по инженерным направлениям.
Отвечая на вызов рынка IT-специалистов, мы создали AI Talent Hub — практико-ориентированную онлайн-магистратуру с фокусом на проектную работу по самым востребованным ролям в сфере AI.
В основе программы обучения — неклассические принципы, которые меняют образование.
Ориентация на AI-индустрию и рынок труда
Рынок труда меняется под запросы времени, поэтому в реальности сложно встретить абстрактного Data Scientist’а. Активное становление индустрии разработки AI-продуктов предполагает развитие разных навыков. Поэтому основная идея AI Talent Hub — показать на реальных проектах весь спектр профессиональных ролей в сфере ML — аналитики, ресерчеры, ML-инженеры, Data-инженеры, AI-разработчики, продакт-лидеры.
Для того, чтобы помочь талантам (так мы называем студентов AI Talent Hub) определить верный вектор, в первые пару недель все магистранты:
проходят ассессмент своих текущих знаний
формулируют запрос на время обучения в магистратуре — зачастую хотят развить и систематизировать уже имеющиеся навыки или приобрести новые, недостающие
участвуют в хакатонах, где создают свой ML/AI-проект, прорабатывают проект с текущего места работы или компаний-партнёров.
Такой ассессмент помогает сформировать индивидуальную образовательную траекторию на ближайшие два года. Мы не просто предлагаем учебный план из 80-100 хард и софт-дисциплин по выбору в зависимости от уровня подготовки, способностей и возможностей, а ориентируем на карьерную цель, которую студенты определили для себя.
Мир и технологии не стоят на месте, и через 2-3 года требования к AI-специалистам будут принципиально иные. Поэтому наша главная задача — дать понимание, в каких ролях и проектах, с какими компаниями хотелось бы развиваться дальше, а также адаптировать mindset к новым условиям.
Максимум практики с первых дней обучения
Получить практический опыт в классическом фундаментальном образовании довольно сложно. Но, кажется, у нас получилось. За 2 года обучения в каждый магистрант AI Talent Hub:
Создает 3–4 проекта в любом из четырёх направлений (индустриальный продукт, исследование: научное или для бизнеса, стартап или проект как курс). Это развивает умение гибко адаптировать свою роль в команде и позволяет получить опыт работы с разными нерешенными задачами в индустриальных компаниях, науке, бизнесе.
Реализует проекты самостоятельно и в команде, чтобы развить понимание полного цикла разработки.
Попробует себя в разных ролях: от того, кто руками делает AI, до менеджера проекта или стартапа.
Изучает различные области применения AI от нефтегазовой промышленности до e-commerce. У магистрантов есть доступ к проектам и стажировкам от X5 Tech, RUTUBE, Татнефть, Сбер, РСХБ Интех, Работа.ру, OZON. На данный момент у нас более 40 индустриальных партнеров из разных доменных областей.
Может работать в AI-лабораториях с индустриальными партнёрами: с X5 Tech развивать технологии аналитики для ритейла, а с Napoleon IT создавать новые решения на основе технологий GenAI в E-Commerce. Так, 60% магистрантов работают над задачами партнёров в рамках проектной деятельности. Через практику они учатся навыкам, востребованным на рынке труда прямо сейчас. А сотрудники компаний-партнёров видят возможности для тестирования гипотез, новые идеи и могут проверить магистрантов «в бою», прежде чем делать предложение о работе.
Развитие продуктового мышления
Погружение в реальные проекты позволяет решать не до конца чётко сформулированные задачи. Магистранты учатся собирать требования с бизнеса, тестировать гипотезы в рыночных условиях, проходить путь от проблемных интервью до оценки импакта запущенного пилотного решения, понимать потребности на всем цикле разработки: от проработки идей и гипотез решения до постепенного усложнения MVP к продукту. Работа над реальными задачами строится по четырём направлениям:
Прикладные проекты с внедрением в бизнес. Это могут быть как продуктовые проекты, так и проекты с решением задач бизнеса (Products или Projects);
RnD & Research: исследовательские научные проекты;
Стартапы;
Новые образовательные AI-курсы или EdTech-проекты.
Стартап-трек
В AI Talent Hub мы создали чёткий алгоритм разработки проектов и организовали систему поддержки начинающих стартап-предпринимателей:
Менторский трекинг — консультации со специалистами в области технологического предпринимательства;
Упаковка проекта для привлечения первых инвестиций;
PR-поддержка;
Участие в международных и всероссийских конкурсах;
Возможность защитить выпускную работу в формате бизнес-проекта (стартапа). По стартап-пути идут уже более 50 проектов.
Cообщество AI-экспертов
Нетворкинг — самый ценный капитал после знаний. В AI Talent Hub мы выстраиваем обучение так, чтобы магистранты из разных курсов и потоков общались между собой. В результате формируются крепкие связи. А если есть вопросы, то можно обратиться к менторам или выпускникам. В Хабе всегда подскажут и поделятся опытом.
Не смотря на то, что магистратура онлайн, мы регулярно встречаемся вживую. Выезжаем на базу отдыха ИТМО и дважды в год проводим AI-Summit в разных точках земного шара, где общаемся с AI-экспертами, обновляем программу обучения, тестируем идеи, учитываем мнение экспертов и набираемся опыта, знаний и вдохновения для новых свершений.
Не PoV, а Real: ты поступил в AI Talent Hub, что дальше?
Особенность AI Talent Hub — всё обучение строится по принципам продакшена IT-компаний и рассчитано на 2 года. Делимся тем, что ждёт студентов.
Погружение в проектное обучение на BootCamp — стартовый офлайн-интенсив. Все студенты приезжают в ИТМО, знакомятся друг с другом, формируют команды и создают совместные проекты. Это помогает настроиться на учебу и понять особенности магистратуры, ведь впереди 2 года дистанционного обучения! Проводить BootCamp помогают партнёры ― Napoleon IT, эксперты из подразделений ИТМО, ведущих IT-компаний, передовая инженерная школа ИТМО и преподаватели-практики.
Онлайн-обучение в вечернее время. Все занятия магистратуры проходят онлайн в вечернее время, поэтому можно подключаться из любой точки мира и совмещать учёбу с работой. Некоторые работают над своими рабочими задачами в качестве учебных кейсов. Но помимо 40 рабочих часов в неделю, надо быть готовым инвестировать еще около 20 часов в образовательный процесс — выполнение домашних заданий и развитие проекта.
Обучение проходит на русском языке. И несмотря на то, что это онлайн-формат, студентам доступны все льготы очной формы обучения: общежитие, отсрочка от армии, диплом очной магистратуры, коворкинги, база отдыха, библиотеки и вся учебная инфраструктура ИТМО.Неклассические образовательные форматы. Прогресс работы над проектами оценивают менторы в рамках проектного семинара — на нём магистранты рассказывают об успехах и сложностях. В партнёрстве с Napoleon IT мы часто организовываем хакатоны и чемпионаты по AI-продуктам. Семестры обучения завершаются защитой разработанного проекта и перформанс-ревью.
Преподаватели-практики из индустрии. Вместо привычных академиков — менторы из топовых IT-компаний (X5 Tech, OZON, Яндекс, VK, MTS AI, Sber AI и другие). Они всегда готовы поделиться своим опытом и помочь советом. Часть процесса обучения построена ещё и на взаимодействии с экспертами из ODS (Open Data Science), лидами и сеньорами из компаний-партнеров, с продактами и стейкхолдерами из реального бизнеса.
Индивидуальная траектория обучения. Магистрантам доступно более 80 дисциплин разного уровня сложности. Мы их кластеризовали по следующим группам:
— Гигиенический минимум для работы любого IT-специалиста: курсы по настройке инфраструктуры, программированию на одном из нескольких самых распространённых языках для работы в AI, статистика и математика, алгоритмы структур данных.
— Машинное обучение и всевозможные вариации применения и сложности ML. От классического ML до продвинутого применения ML для работы с большими данными, операционной работы с ML, методов оптимизации ML и самый продвинутый уровень, который применяется далеко не в каждой компании.
— Профильные курсы. В этот блок входят курсы, связанные с компьютерным зрением (CV), обработкой текстов на естественном языке (NLP), рекомендательными системами (RecSys) и предиктивной аналитикой (Predict).
— Курсы по доменным областям. В этих курсах студенты узнают тонкости работы с текстом, аудио, изображениями и видео.
— Курсы по работе над проектами, в частности, над AI-проектами. Этот блок курсов будет лейтмотивом обучения в магистратуре, в то время как предыдущие блоки собраны в программу с нарастающей сложностью и взаимосвязями между собой.Создатели курсов ― образовательные партнеры программы: Институт прикладных компьютерных наук, Передовая инженерная школа и другие факультеты и подразделения ИТМО, а также крупные IT-компании. Например, в разработке программы участвуют эксперты из МТС, VK, Яндекса, Сбера, Татнефти, Napoleon IT, Huawei. Также студентам программы доступны элективные курсы наших друзей — образовательных партнеров — ШАД от Яндекса, ODS, Karpov.Courses.
Два года обучения заканчиваются защитой выпускной работы. Формат может быть разным: стартап, индустриальный проект, исследование индустриальное/научное или вообще авторский курс по любой теме AI. Можно адаптировать рабочий проект под требования ВКР, сдать критический минимум дисциплин и получить диплом магистра. Пойти по фаст-треку — за 1 год обучения сдать материал 2 лет. Или сквозной аспирантуре — сразу после завершения магистратуры поступить в аспирантуру.
Для кого
AI Talent Hub — это прежде всего комьюнити. Сообщество специалистов, которые хотят развиваться в AI, менторов и экспертов, передающие самые актуальные знания, а также компаний, главным приоритетом которых является развитие AI-экспертизы.
Поэтому в AI Talent Hub встречаются самые разные люди — от вчерашних студентов-выпускников, до специалистов с солидным опытом в других индустриях, которые решили сменить вектор развития своей карьеры и перейти в Artificial Intelligence.
Главный критерий — технический бекграунд и желание развиваться в сфере AI, ML, DS. Магистратура направлена на тех, кто окончил технический или IT-бакалавриат или уже работает в смежных областях. Обязательно нужна хорошая база по математике и программированию. Будет плюсом, если есть понимание принципов работы нейронных сетей и построения алгоритмов обучения.
Мы попросили выпускников поделиться инсайтами учебы в AI Talent Hub.
Дмитрий Жуков, ML Engineer в компании VirtualSense, выпускник AI Talent Hub:
«Так получилось, что у меня инженерное образование, и я много работал с финансовыми и управленческими данными. В какой-то момент узнал про Data Science и Machine Learning. Погрузился в основы и понял, что это именно то, чем я хочу заниматься. Путь от изучения до выхода на полноценную работу составил пару лет. За это время я закончил ряд курсов, принимал участие в различных проектах, поступил в магистратуру AI Talent Hub. Искал работу около 5 месяцев, а сейчас продолжаю прокачивать свою экспертность».
Евгений Безмен, ML Engineer в компании Сбер, выпускник AI Talent Hub:
«После бакалавриата я искал магистратуру в дистанционном формате, чтобы быть в любой точке страны и мира. Наткнувшись на AI Talent Hub я обратил внимание на интересный учебный план. Я ещё не знал, что это проектная магистратура. Но, оказалось, этот формат мне очень подходит. И, что круче, за последний год в магистратуре моя жизнь стала заметно интереснее».
Возможные векторы развития карьеры
В AI Talent Hub легко раскрыть свой потенциал в направлениях бизнеса, науки, стартапа и прокачаться в перспективных AI-профессиях. Мы попросили магистрантов и менторов поделиться мнением о том, кем они работают.
Data Analyst — специалист по работе с массивами данных.
Помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных, собирать информацию, анализировать её, находить аномалии и закономерности, строить и проверять гипотезы, визуализировать результат исследований в виде графиков и диаграмм.
В среднем зарплата Data Analyst в России может варьироваться от 50 000 – 70 000 рублей в месяц для начинающих, в то время как опытные специалисты могут получать от 70 000 до 150 000 рублей и более в месяц.
Дарья Воронкина, Data Analyst, компания OneCell, выпускница AI Talent Hub:
«Я выбрала профессию дата-аналитика и продолжаю в ней развиваться. Для меня это возможность работать с данными, классическими моделями и математикой. Профессия дата-аналитика мне нравится тем, что в один день ты можешь заниматься визуализацией и строить красивые графики и дашборды, а в другой писать скрипты и выстраивать ETL-пайплайны для подготовки данных ML-инженерам. Дата-аналитик — важное звено в цепочке работы над данными. И часто это человек — швейцарский нож, который помимо технической части смело погружается в продуктовую. Я считаю, данное направление очень перспективно, потому что с ростом применения ИИ вокруг нас нужны не только ML-инженеры, но и остальные участники ML-цепочки — дата-аналитики, дата-инженеры и ресерчеры».
Data Engineer — специалист, который организует потоки загрузки и обрабатывает данные.
Для тех, кто хочет участвовать в начальной и финальной стадиях анализа данных, обеспечивать их работу на инфраструктуре компании, обрабатывать данные.
В России заработная плата Data Engineer от 80 000 до 120 000 рублей в месяц. Опытный специалист может получать от 150 000 до 250 000 рублей в месяц и более.
Андрей Кузнецов, директор машинного обучения в Одноклассниках, компания VK, эксперт AI Talent Hub:
«Нет сомнений, что значимым драйвером развития любого бизнеса являются аналитика, продвинутая аналитика и машинное обучение. Для того, чтобы это все работало, нужны данные. А чем чище данные и чем лучше выстроен процесс их доставки, тем качественнее получится построить процесс продвинутой аналитики. В тех компаниях, где есть хорошие дата-инженеры, проблем с доставкой данных нет, а бизнес чётко понимает их пользу и ценность».
ML Engineer — специалист, который анализирует большие данные и создаёт модели для прогнозирования в бизнесе.
Для тех, кто мечтает обучить искусственный интеллект, хочет решать задачи бизнеса с использованием больших данных, создавать и развертывать ML-модели.
В среднем зарплата инженера машинного обучения в России может стартовать от 80 000 рублей в месяц для начинающих специалистов. Опытные специалисты получают от 200 000 рублей в месяц до сумм, которые не произносят вслух. Всё зависит от степени сложности и самостоятельного решения задач, которые существенно приносят прибыль бизнесу.
Валерий Бабушкин, Senior Principal at BP, Kaggle Grandmaster:
«ML Engineer — это профессия будущего, ставшего настоящим.Профессия для тех, кто хочет быть частью глобального прогресса, создавать технологии, которые изменят мир к лучшему. От рекомендаций в интернет-магазинах до прогнозов погоды и диагностики болезней — машинное обучение вошло во все сферы нашей жизни. Это не просто программист, который пишет код. Это специалист, который умеет создавать алгоритмы и понимать, как они будут работать задачи в реальном мире.
ML Engineer способен решать сложные задачи, связанные с анализом больших объемов данных, оптимизацией алгоритмов, обучением моделей и многим другим».
AI Product Manager — менеджер AI-продукта — занимается развитием продуктов на основе искусственного интеллекта.
Вы будете создавать ценность ИИ продукта ИИ для бизнеса, проводить исследования, генерировать идеи, тестировать гипотезы, упаковывать смыслы в коммуникацию с бизнесом, развивать продукт.
Зарплата AI Product Manager в России от 100 000 до 300 000 рублей и выше, в зависимости от пользы, измеримой в деньгах, которую вы приносите бизнесу.
Ренат Абясов, руководитель проекта «ИИ дизайнер презентаций», эксперт и ментор AI Talent Hub:
«Профессия продакт-менеджера довольно молодая, и насыщения рынка труда ими еще не произошло. Продакты будут востребованы, поскольку все компании так или иначе делают продукты, а их создание требует управления сверху и координации команд. Если мы говорим про приставку «AI», значит, под капотом у продукта будет искусственный интеллект. Это более хардкорное направление, более сложное и серьезное. Продактов, которые занимаются AI, немного. Поэтому спрос на них будет и будет расти и расти».
Какую бы профессию вы ни выбрали, в магистратуре AI Talent Hub можно подобрать дисциплины из учебного плана под каждую из ролей или собрать свой уникальный набор.
Как поступить в AI Talent Hub
В 2024 году в AI Talent Hub (образовательная программа «Искусственный интеллект» ИТМО) доступно 300 мест для обучения: 200 бюджетных и 100 на коммерческой основе.
Поступить на программу можно несколькими способами:
1 способ: Поступление без вступительных экзаменов (БВИ)
Олимпиады
Мегаолимпиада ИТМО
Онлайн-олимпиада для студентов и выпускников бакалавриата.
Победители трека «Искусственный интеллект», могут поступить без экзаменов в AI Talent Hub в течение следующих двух лет.«Я — профессионал»
Всероссийская олимпиада для студентов разных направлений подготовки. Дипломанты направления «Искусственный интеллект», могут поступить без вступительных испытаний в AI Talent Hub
Конкурс портфолио
Конкурс портфолио студентов последнего курса или выпускников бакалавриата, которые имеют научно-исследовательские, учебные и/или профессиональные достижения.
Периоды подачи портфолио:
1 волна:
Приём заявок с 1 апреля до 18:00 6 июня 2024 г.2 волна:
Приём заявок с 20 июня до 18:00 20 июля 2024 г.
Из каких разделов состоит портфолио:
Раздел 1. Мотивационное письмо
Раздел 2. Резюме (CV)
Раздел 3. Учебные достижения
Junior ML Contest
Конкурс ML-проектов, самостоятельно разработанных решений с применением технологий Машинного обучения. В конкурсе могут участвовать выпускники 4 курса бакалавриата или специалитета технических и IT-направлений, а также IT-специалисты с опытом работы в AI и ML.
Какой проект можно подать на Junior ML Contest?
Проект с работы — прикладная бизнес-задача
Выпускная работа — ВКР с применением Машинному обучению
Исследование — научного-исследовательский проект с применением больших данных
Проект, прошедший конкурсный отбор на My First Data Project
Стартап – AI-стартапы, инициативы, проекты, которые ранее участвовали в стартап-конкурсах
Прием проектов:
1 волна:
Приём заявок до 14 июня с защитой проектов 19-21 июня 2024 года2 волна:
Приём заявок до 12 июля с защитой проектов 19-22 июля 2024 года
Важные даты для поступления без экзаменов
5 августа — дедлайн приема оригиналов документов для зачисления на бюджет без вступительных испытаний (БВИ)
6 августа — публикация приказа о приоритетном зачислении на бюджет без вступительных испытаний (БВИ)
2 способ: Поступление через вступительные испытания (ВИ)
Вступительные экзамены состоят из проверки технических компетенций и гибких навыков. Изучить расписание вступительных испытаний можно на сайте магистратуры.
Мы будем рады видеть в рядах абитуриентов и студентов AI Talent Hub таких же жаждущих развития в AI, как и мы, чтобы сформировать сильнейшее русскоязычное онлайн-сообщество по искусственному интеллекту!
